Review Persiapan UTS SPSS – Psikologi SPSS – Math SPSS – Agri *materi menyesuaikan silabus masing – masing jurusan By: niyaFn
Uji Kenormalan Data
Distribusi Frekuensi Kenormalan Data Distribusi Deskriptif
Rasio Skewness Rasio Kurtosis Zscore
Uji Kenormalan Data
Distribusi Frekuensi Dengan Melihat rasio nilai Skewness (nilai kemiringan) & Kurtosis (titik kemiringan) Syarat Rasio Skewness & kurtosis harus terletak diantara ±
2
Alur ...?? Analize Deskriptif Statistik Frekuence dst ............... Centang Skewness & Kurtosis
Analize Deskriptif Statistik Deskriftif dst ............... Centang Save Standart value as variable
Uji Kenormalan Data
Distribusi Deskriptif Dengan melihat nilai Z score Syarat nilai Z score sebagian besar nilai terletak diantara ± 1.96
Uji Korelasi Menguji Hubungan antara variabel satu dengan variabel lainnya Kasus peneliti ingin mengetahui hubungan antara jam belajar & tingkat IQ terhadap nilai statistik
Angka korelasi
Ket Yang menunjukan angka korelasi adalah Pearson Corelation Tanpa Korelasi > 0,5 memiliki hubungan yang kuat memperhatikan Korelasi < 0,5 memiliki hubungan yang lemah tanda ±
Tanda positif (+) menunjukan bahwa hubungan Searah
*semakin tinggi variabel X maka semakin tinggi variabel Y Tanda negatif (-) menunjukan bahwa hubungan berbanding terbalik *semakin tinggi variabel X maka semakin rendah variabel Y
One Sample T test Prosedur One Sample T-test digunakan untuk menguji apakah suatu nilai tertentu (yang diberikan sebagai pembanding) berbeda secara nyata ataukah tidak dengan rata-rata sebuah sampel. Kata kunci : 1 nilai pembanding rata” sample / populasi
Kasus Seorang karyawan bernama Ryan memiliki jam kerja selama 7,5
jam. Manajer dari perusahaan tersebut
menganggap jam kerja Ryan berbeda
dengan
rekan-rekannya (sebanyak 20 orang) Ryan 7,5 rekan”nya
Alur ...?? Analize Compare Means One Sample T test dst ....... input Test Value sesuai kasus
Analisis Hipotesis ( Dugaan Sementara ) Ho : Jumlah jam kerja Ryan tidak berbeda dengan rata-rata jam kerja rekan-rekannya (identik / sama/ tidak berbeda)
H1 : Jumlah jam kerja Ryan berbeda dengan ratarata jam kerja rekan-rekannya (tidak identik / tidak sama/ berbeda)
Pengambilan keputusan
Perbandingan Thitung & Ttabel
Nilai Probabilitas
Syarat
Syarat
kesimpulan
kesimpulan
Pengambilan Keputusan Berdasarkan perbandingan thitung dengan ttabel Syarat : Ho diterima : Jika thitung berada diantara nilai – ttabel dan + ttabel.
Ho ditolak
: Jika thitung tidak berada diantara nilai - ttabel dan + ttabel.
Thitung : berada di output spss Ttabel : menghitung pada SPSS dengan menggunakan Transform dst
Mencari T tabel Transform Compute variabel ....... IDF. T (0.975, 19) ?1 = Probabilitas uji 2 sisi sig. 2 tailed 2 sisi = 1 – α/2 = 1 – 5 % /2
= 1 – 0.025 = 0.975
?2 = n – 1 = jumlah data – 1 = 20-1 = 19
Kesimpulan
Melihat syarat lalu dilihat Ho trima / Ho tolak Kesimpulan Akhir melihat hipotesis yang diterima
Berdasarkan Probabilitas
Syarat : ¤ Jika probabilitas > 0,05 maka H0 diterima ¤ Jika probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak Karena nilai probabilitas (sig) 0.411 > 0.05
misal : maka Ho diterima, dengan kesimpulan yang sama dengan perbandingan di atas.
Paired Sample T test (uji 2 sample berhubungan) menguji dua sampel yang berpasangan, apakah mempunyai rata-rata yang secara nyata berbeda ataukah tidak kata kunci : sebelum - sesudah
Kasus Seorang Supervisor ingin mengetahui apakah dengan pergantian mesin lama menjadi mesin baru dapat meningkatkan jumlah hasil produksi dari perusahaannya.
Alur ...?? Analize Compare Means Paired Sample T test dst
Analisis Hipotesis ( Dugaan Sementara ) Ho : Kedua rata-rata adalah identik (rata-rata populasi produksi dengan mesin lama dan baru adalah sama / tidak ada perbedaan).
H1 : Kedua rata-rata adalah tidak identik (ratarata populasi produksi dengan mesin baru lebih besar dari prouksi dengan mesin lama).
Pengambilan keputusan
Perbandingan Thitung & Ttabel
Nilai Probabilitas
Syarat
Syarat
kesimpulan
kesimpulan
Pengambilan Keputusan Berdasarkan perbandingan thitung dengan ttabel Syarat : Ho diterima : Jika thitung berada diantara nilai – ttabel dan + ttabel.
Ho ditolak
: Jika thitung tidak berada diantara nilai - ttabel dan + ttabel.
Thitung : berada di output spss Ttabel : menghitung pada SPSS dengan menggunakan Transform dst
Mencari T tabel Transform Compute variabel ....... IDF. T (0.975, 16) ?1 = Probabilitas uji 2 sisi 2 sisi = 1 – α/2 = 1 – 5 % /2
= 1 – 0.025 = 0.975
?2 = n – 1 = jumlah data – 1 = 17 -1 = 16
Kesimpulan
Karena thitung terletak diantara ± ttabel maka Ho diterima yang artinya penggantian mesin produksi ternyata tidak mempengaruhi jumlah produksi barang.
Berdasarkan Probabilitas
Syarat : ¤ Jika probabilitas > 0,05 maka H0 diterima ¤ Jika probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak Karena nilai probabilitas (sig) 0.411 > 0.05
maka Ho diterima, dengan kesimpulan yang sama dengan perbandingan di atas.
Independent Sample T test menguji apakah dua sampel yang tidak berhubungan berasal dari populasi yang mempunyai mean sama atau tidak secara signifikan. Kata kunci : Variabel memuat angka (numeric) Variabel berkategori (minimal 2)
KASUS Manajer ingin mengetahui apakah ada perbedaan jam kerja berdasarkan tingkat Jam Kerja Tingkat Pendidikan pendidikan karyawannya (sarjana & akademik) 12 Sarjana Sarjana Akademik ? 32 Sarjana 12
45
32
34
45
45
45
32
42
32
34
34
INGAT PADA UJI INDEPENDENT VARIABEL BERKATEGORI PADA VARIABEL VIEW DIJADIKAN VALUE 1. SARJANA 2. AKADEMIK
45
Sarjana
45
Sarjana
42
Sarjana
34
Sarjana
45
Akademik
34
Akademik
45
Akademik
32
Akademik
32
Akademik
34
Akademik
Alur ...?? Analize Compare Means Independent Sample T test dst Gruoping Variabel Grup 1 & Grup 2 dst
Analisis : Ada 2 tahapan analisis yaitu : a. Dengan Levene Test, diuji apakah varians populasi kedua sampel sama ataukah berbeda.
b. Dengan T Test, dan berdasarkan hasil analisis nomor a, diambil suatu keputusan.
Levene Test Pengambilan keputusan berdasarkan Fhit & Ftab Pengambilan keputusan berdasarkan Probabilitas
Mengetahui apakah varians populasi identik atau tidak. Hipotesis Ho :
Kedua varians
populasi
adalah
identik
(varians
populasi jam kerja pada karyawan sarjana dan akademik adalah sama)
H1 :
Kedua varians populasi adalah tidak identik (varians
populasi jam kerja pada karyawan sarjana dan akademik adalah berbeda)
Pengambilan keputusan a. Berdasarkan perbandingan fhitung dengan ftabel
Syarat :
Ho diterima : Jika fhitung < ftabel Ho ditolak : Jika fhitung > ftabel F hitung : berada di output spss 0.359 F tabel : menghitung pada SPSS menggunakan Transform IDF.F
Mencari F tabel Transform Compute variabel ....... IDF. F (0.95,1,18) = hasil muncul di data view ?1 = Probabilitas uji 1 sisi 1 sisi = 1 – α =1–5% = 1 – 0.05 = 0.95
?2 = k – 1 = jumlah kategori – 1 =2–1 ?3 = n – k = jumlah data – kategori = 20 - 2
Terlihat bahwa Fhitung dengan Equal Variance Assumed (diasumsikan kedua varian sama) adalah 0.359 dan nilai ftabel : 4,41 maka Ho diterima yang artinya kedua varians adalah identik.
Berdasarkan Probabilitas
Syarat : ¤ Jika probabilitas > 0,05 maka H0 diterima ¤ Jika probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak Karena nilai probabilitas (sig) 0.557
maka Ho diterima, dengan kesimpulan yang sama dengan perbandingan di atas.
Analisis dengan memakai t test untuk asumsi varians sama.
Hipotesis Ho :
Kedua rata-rata populasi adalah identik (rata-rata populasi
jam kerja pada karyawan sarjana dan akademik adalah sama) H1 : Kedua rata-rata populasi adalah tidak identik (rata-rata populasi jam
kerja pada karyawan sarjana dan akademik adalah berbeda)
Pengambilan keputusan a. Berdasarkan perbandingan thitung dengan ttabel Syarat : Ho diterima : Jika thitung berada diantara nilai – ttabel dan + ttabel. Ho ditolak : Jika thitung tidak berada diantara nilai - ttabel dan + ttabel.
Mencari T tabel Transform Compute variabel ....... IDF. T (0,975, 18) = hasil muncul di data view ?1 = Probabilitas uji 2 sisi 2 sisi = 1 – α/2 = 1 – 5 % /2 = 1 – 0.025
= 0.975
?2 = n – k = jumlah data – kategori = 20 - 2
Karena thitung terletak pada daerah Ho diterima , maka rata-rata populasi jam kerja pada karyawan sarjana dan akademik adalah sama. Atau tingkat pendidikan seorang karyawan ternyata tidak membuat jam kerja menjadi berbeda.
a. Berdasarkan nilai probabilitas Syarat : - Jika probabilitas > 0,05 maka Ho diterima - Jika probabilitas < 0,05 maka Ho ditolak Pada output tampak nilai probabilitas adalah ........ Karena nilai
probabilitas jauh di atas 0,05 maka Ho diterima dengan kesimpulan yang sama dengan cara perbandingan thitung dengan ttabel.
Untuk materi non SPSS Excel harap dipelajari sendiri
Kententuan UTS ~ Psikologi Mahasiswa Wajib mengenakan baju hitam putih, bagi wanita mengenakan jilbab Wajib membawa kartu praktikum syarat UTS mahasiswa telah mengerjakan EVALUASI AWAL serta telah mengumpulkan tugas praktikum I & tugas Praktikum 2, (Kenormalan data & Paired sample T test)
Materi UTS : Pengenalan SPSS s/d Independent sample t test
Kententuan UTS ~ Math Mahasiswa Wajib mengenakan baju hitam putih, bagi wanita mengenakan jilbab Wajib membawa kartu praktikum syarat UTS mahasiswa telah mengerjakan EVALUASI AWAL serta telah mengumpulkan tugas praktikum I (Independent Sample T test) Materi UTS : Pengenalan SPSS s/d Paired Sample T-test
